Ubuntu14.04+opencv3.4.6：对极约束求解相机运动

最新推荐文章于 2023-09-06 02:19:57 发布
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分类专栏： 立体视觉 SLAM学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/95964830
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本文介绍了如何在Ubuntu14.04中，利用OpenCV3.4.6通过对极约束解决两帧图像间的相机运动问题。通过对特征点匹配，构建基础矩阵和本质矩阵，进而估算相机的旋转R和平移t。在实践中，通常使用本质矩阵E，因为它考虑了相机内参。文章提供了测试示例，演示了从特征点匹配到求解R和t的流程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

以上图为例，我们希望求取两帧图像 I1, I2 之间的运动，设第一帧到第二帧的运动为 R, t。两个相机中心分别为 O1

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Ubuntu14.04+opencv3.4.6：半稠密直接法估计相机运动
zfjBIT的专栏
07-16 611
把先前的稀疏特征点改成带有明显梯度的像素，代码实现如下所示，于是在图优化中会增加许多的边。这些边都会参与估计相机位姿的优化问题，利用大量的像素而不单单是稀疏的特征点。由于我们并没有使用所有的像素，所以这种方式又称为半稠密方法（Semi-dense）。 // select the pixels with high gradiants for ( int x=10; x&...
Ubuntu14.04+opencv3.4.6：三角测量
zfjBIT的专栏
07-15 1736
在单目 SLAM 中，仅 通过单张图像无法获得像素的深度信息，我们需要通过三角测量（Triangulation）（或三 角化）的方法来估计地图点的深度。 如下图所示，三角测量是指，通过在两处观察同一个点的夹角，确定该点的距离。 考虑图像 I1 和 I2，以左图为参考，右图的变换矩阵为 T。相机光心 为 O1 和 O2。在 I1 中有特征点 p1，对应 I2 中有特征点 p2。理论上直线 ...
《SLAM十四讲》7.4 对极约束求解相机运动（代码详解）
sunnyblogs的博客
07-30 1266
先上完整代码，稍后进行详细解释 完整代码包括上一章讲到的ORB特征检测与匹配部分，在这里ORB部分的内容封装到了函数find_feature_matches（）中。 关于该代码的介绍《十四讲》中的原话是：“上一节实践部分的程序提供了特征匹配，而这次我们就使用匹配好的特征点来计算 E,F 和 H，进而分解 E 得到 R,t。整个程序使用 OpenCV 提供的算法进行求解。我们把上一节的特征提取封装成函数，以供后面使用。” #include <iostream> #include <openc
视觉SLAM实践入门——（11）用对极约束求解相机运动
floatinglong的博客
05-17 1430
啊
对极约束求解相机运动的讨论
weixin_43148926的博客
02-14 251
对极约束求解相机运动的讨论 上节程序求出了矩阵R，向量t。R和t的意义： 两个公式： 这两个公式是前面坐标变换的内容。R为旋转矩阵，t为坐标向量。 T与Rt之间的关系如下： 目的是加一个维度，让非线性变成线性。 尺度不确定性： 对t进行归一化，相当于固定了尺度。t为单位1。 初始化的纯旋转问题 单目初始化不能只有纯旋转，必须要有一定程度的平移。如果没有平移，单目将无法初始化。 多于八对点的情况：系数矩阵为A=8×9 如果给定的匹配点多于 8，该方程构成一个超定方 程，即不一定存在 e 使得
7.4 对极约束求解相机运动
weixin_43148926的博客
02-13 333
7.4 程序：对极约束求解相机运动。 主函数 -正常流程 int main ( int argc, char** argv ) { if ( argc != 3 ) { cout<<"usage: pose_estimation_2d2d img1 img2"<<endl; return 1; } //-- 读取图像 Mat img_1 = imread ( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLO
视觉slam14讲第二版ch7的pose_estimation_2d2d.cpp的代码注释（自己理解的）
DADAPAPA的博客
04-28 503
按我自己的理解，注释了视觉slam14讲第二版ch7的pose_estimation_2d2d.cpp #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp&gt
ubuntu1404-mongodb26:Ubuntu 14.04 + MongoDB 2.6
05-04
Vagrant :: Ubuntu 14.04 64位+ MongoDB 2.6 该项目使用Vagrant通过Ubuntu 14.04和MongoDB 2.6安装和部署测试环境 初始要求 你会需要： Git 1.7+ Vagrant v1.6.5 +（ ） Virtualbox v4.3.16 +（ ） 做工作 使用...
CAFFE+OPENCV+OPENBLAS+ANACONDA+UBUNTU14.04配置
最新发布
01-20
【标题】: "CAFFE+OPENCV+OPENBLAS+ANACONDA+UBUNTU14.04配置" 【描述】: "在Ubuntu 14.04上配置CAFFE、OpenCV、OpenBLAS和Anaconda的详细步骤" 在Ubuntu 14.04操作系统中，配置CAFFE、OpenCV、OpenBLAS和Anaconda...
docker.ubuntu：Ubuntu 14.04+上Ansible的Docker角色
01-31
docker.ubuntu：Ubuntu 14.04+上Ansible的Docker角色
基于opencv 相机运动检测源码demo
04-30
wifi天眼是一款基于WIFI的监控软件，局域网中的任何设备都能访问手机相机，只需要用浏览器打开监控页面的网址可以监控视频。同时实现远程监控功能 ， 智能运动的物体检测 ,智能预警保存等功能.当画面检查到视频中存在运动的物体便上报到网络，互联网中任何一台设备都能获取到监控报警情况 。 关键字：wifi监控 运动检查 远程监控
opencv实现两幅图像的极线约束匹配
04-27
该代码是在VS2010平台上结合OpenCV编写，对于初学者来说有比较大的帮助。
opencv图像处理，相机标定，运动检测
12-07
opencv图像处理，相机标定，运动检测，霍夫变换，图像金字塔
OpenCV相机运动估计
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-24 871
OpenCV相机运动估计相机运动估计目标代码解释 相机运动估计 目标 在本教程中，您将学习如何使用重建API进行摄像机运动估计： 加载具有跟踪的2d点的文件，并在所有框架上构建容器。 运行libmv重建管道。 使用Viz显示获得的结果。 代码 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/sfm.hpp> #include <opencv2/viz.hpp> #include <iostream> #include
通过对极几何求解相机运动
ouyangandy的博客
04-18 608
关于对极几何部分（无论看哪个都发现公式比较难懂…数学基因不足的忧伤），参考： 对极几何-两视图对极约束 基础矩阵 这是我认为讲的比较清楚的对极几何原理。 看到以上的原理得出的重要结论： 1、对极约束的重要结果就是从匹配的点中得出基础矩阵F 2、从基础矩阵F中分解得到相机的选择矩阵R和平移向量t ...
openCV相机运动估计
02-28 447
opencv相机位姿估计
OpenCV相机运动估计：实现基于C++的运动估计算法
Meta_C的博客
09-06 222
在本文中，我们使用了光流算法来估计相机的运动，但OpenCV还提供了其他估计运动的算法，如稠密光流和基于特征的方法。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的功能和算法来处理图像和视频数据。我们将使用OpenCV的VideoCapture类来读取视频数据，并使用cv::calcOpticalFlowPyrLK函数来计算光流。然后，我们定义了一些变量来存储前一帧和当前帧的图像，以及光流的特征点、状态和误差。然后，在循环中，我们将当前帧转换为灰度图像，并使用。现在，我们可以在主函数中调用。
OpenCV中的对极几何和对极约束
qq_40985985的博客
08-11 2094
这篇博客将学习多视图几何的基础知识，如什么是对极、对极线、对极约束等。
opencv-描述图像运动(前篇)
qingyun_wudaoletu的博客
05-02 4201
1.帧间差分法 假设有两帧不同时间采集的图像，检测运动的最简单方法是计算图像差值。即所谓的相邻帧差法或者三帧差法。 帧差法依据的原则是：当视频中存在移动物体的时候，相邻帧（或相邻三帧）之间在灰度上会有差别，求取两帧图像灰度差的绝对值，则静止的物体在差值图像上表现出来全是0，而移动物体特别是移动物体的轮廓处由于存在灰度变化为非0，这样就能大致计算出移动物体的位置、轮廓和移动路径等。 帧间差...
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